使用py2neo批量API（具有多种关系类型）在neo4j数据库中批量创建关系

Question

我正在尝试使用py2neo批量apicreate_relationship()在neo4j数据库中批量创建关系。 我在列表中有多种关系类型（如knows、follows等），而且我想在图形数据库中创建大量关系（超过3000万）。 目前我正在使用Neo4j Desktop 1.4.7和python版本3.9

我已经使用create_nodes()py2neo.bulk api批量创建了节点。
下面是相同的示例代码：

from py2neo import Graph
from py2neo.bulk import create_nodes,create_relationships
from py2neo.data import Node

graph = Graph(auth=('neo4j', 'abc123'))
one_node=Node("Person", name="Alice", nid="01")
two_node=Node("Person", name="ACME", nid="02")
t_node=Node("Person", name="Mahi", nid="03")
f_node=Node("Person", name="Ali", nid="04")
data = []
data.append(one_node)
data.append(two_node)
data.append(t_node)
data.append(f_node)

try:
    create_nodes(graph.auto(), data, labels={"Person"})
except Exception as error:
    print(error)

try:
    graph.run("CREATE INDEX ON :Person(nid)")
except Exception as error:
    print(error)

#I have created a relationship using create_relationship() api of 
#py2neo.bulk. Below is the sample code for the same.

rel_data= [
    ("01", {}, "02"),
    ("03", {}, "04"),
]

try:
    create_relationships(graph.auto(), rel_data, "WORKS_FOR", \
        start_node_key=("Person", "nid"), end_node_key=("Person", "nid"))
except Exception as error:
    print(error)

我面临以下问题：

1. 在上面的代码中，如果我为所有3000万个节点提供一个关系类型，那么数据只需74秒就可以插入。但是我想在Neo4j中插入的数据有多种关系类型（就像我提到的文件有79种关系类型，每种类型都有自己的数据集）。因此，我用它自己的数据调用了create_relationship()API 79次，花了9分钟才完成。所以结论是单一的关系类型可以提供更好的性能，我们可以在一次访问create_relationship()API中提供多个关系类型

2. 在上面的代码中，如果我没有为create_relationship()API提供开始键和结束键，那么创建边的性能会变快，但缺少一些边，但是如果我提供开始键和结束键（如上面的代码所示），那么性能会变慢。那么，有没有更好的方法来建立大量的关系呢？仅供参考在我们的例子中，我们不想使用Load csv查询，如果可能，请建议其他解决方案

3. 在调查过程中，我从py2neo库中找到了一些WriteBatch样本，用于创建我们自己的批处理，但我无法在py2neo中导入neo4j模块，该模块具有WriteBatch()API，因为我使用的是py2neo版本2021.1。那么，有没有办法解决这个问题，或者有没有其他办法使用py2neo创建自己的批处理

先谢谢你